weight_init.trunc_normal_(self.weight, std=.02)
时间: 2024-06-14 18:03:51 浏览: 19
```python
def _init_weights(self, m):
if isinstance(m, nn.Linear):
nn.init.trunc_normal_(m.weight, std=.02)
if isinstance(m, nn.Linear) and m.bias is not None:
nn.init.constant_(m.bias, 0)
elif isinstance(m, nn.LayerNorm):
nn.init.constant_(m.bias, 0)
nn.init.constant_(m.weight, 1.0)
```
这段代码是一个权重初始化函数,主要用于初始化神经网络中的权重。在这个函数中,如果遇到线性层(nn.Linear),则会使用截断正态分布(trunc_normal_)来初始化权重,标准差为0.02。如果存在偏置项(bias),则将偏置项初始化为0。另外,如果遇到LayerNorm层,则会将偏置项初始化为0,权重初始化为1.0。
相关问题
class activation(nn.ReLU): def __init__(self, dim, act_num=3, deploy=False): super(activation, self).__init__() self.deploy = deploy self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(dim, 1, act_num*2 + 1, act_num*2 + 1)) self.bias = None self.bn = nn.BatchNorm2d(dim, eps=1e-6) self.dim = dim self.act_num = act_num weight_init.trunc_normal_(self.weight, std=.02)
这段代码定义了一个名为activation的类,继承自PyTorch中的ReLU类。其中,__init__()函数用于初始化类的参数。这个类接受3个参数:dim表示输入数据的通道数,act_num表示激活函数的数量,deploy表示是否需要进行训练。
在这个类的初始化函数中,首先调用了父类ReLU的初始化函数。然后,根据输入的参数,定义了一些类的成员变量。其中,weight表示激活函数的权重,是一个dim x 1 x (act_num*2 + 1) x (act_num*2 + 1)大小的张量。bias表示激活函数的偏置,为None。bn表示一个BatchNorm2d层,用于归一化输入数据。dim表示输入数据的通道数,act_num表示激活函数的数量。
最后,使用了一个名为weight_init的函数对权重进行了初始化,这个函数使用了一个截断正态分布进行初始化,其标准差为0.02。
class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_ttokens, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0., with_qkv=True): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 self.with_qkv = with_qkv if self.with_qkv: self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) ## relative position bias self.num_ttokens = num_ttokens self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) coords = torch.arange(num_ttokens) relative_coords = coords[:, None] - coords[None, :] relative_coords += num_ttokens - 1 relative_coords = relative_coords.view(-1) self.register_buffer("relative_coords", relative_coords)
这是一个实现了注意力机制的神经网络模块,主要用于处理输入序列中不同位置之间的关系。其中,dim代表输入特征的维度,num_ttokens表示输入序列的长度,num_heads表示注意力头数,qkv_bias表示是否对注意力中的查询、键、值进行偏置,qk_scale表示缩放因子,attn_drop表示注意力中的dropout率,proj_drop表示输出结果的dropout率,with_qkv表示是否需要对输入进行线性变换。
在实现中,首先根据输入的维度和头数计算每个头的维度head_dim,然后根据缩放因子scale对查询、键、值进行线性变换,得到每个头的查询、键、值向量。如果with_qkv为True,则需要对输入进行线性变换得到查询、键、值向量;否则直接使用输入作为查询、键、值向量。
接着,计算注意力分数,即将查询向量和键向量点乘并除以缩放因子scale,然后通过softmax函数得到注意力权重。将注意力权重与值向量相乘并进行加权平均,得到最终的输出结果。
另外,为了考虑不同位置之间的关系,在实现中还引入了相对位置编码。具体来说,通过计算每个位置之间的相对距离,得到一个相对位置编码矩阵,然后将其转化为一个参数relative_position_bias_table,并通过注册buffer的方式保存在模块中。在计算注意力分数时,将查询向量和键向量的相对位置编码相加,从而考虑不同位置之间的相对关系。
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